计算panda级数最大值附近的集合范围的平均值

Question

我想计算不同panda(字典中总共有9个panda(列(T1、T2、T3(中最大值周围的平均值(+/-3行(，如下所示：

Depth      T1      T2      T3  Ch
0       0  0.0045  0.0025  0.0045   1
1       5  0.0000 -0.0030 -0.0010   1
2      10 -0.0035 -0.0045 -0.0005   1
3      15 -0.0020 -0.0030 -0.0030   1
4      20  0.0005 -0.0005  0.0015   1
5      25 -0.0015 -0.0015  0.0005   1

我知道有些列的最大值可能在列顶部的开头，我会得到索引越界错误，所以我决定跳过这些列。以下是我尝试计算字典中熊猫的特定平均范围的代码：

for df in channels.values():
ROI_avgs = []
for column in df[['T1', 'T2','T3']]:
min = (df[[column]].idxmax() - 3)
max = (df[[column]].idxmax() + 3)
#append mean of +/- 3 rows of max in column to roi list only if min is in range
if (min - 3 <= df[[column]].idxmax() - 3 ) & (max + 3 >= df[[column]].idxmax() + 3):
ROI_avgs.append(df[[column]].iloc[[min,max]].mean(axis=0))
else:
ROI_avgs.append(math.nan)

df.loc[len(ROI_avgs)] = ROI_avgs

当我运行这个时，我得到错误，"；级数的真值是模糊的。使用a.empty、a.bool((、a.item((、.any((或.all((；有什么建议吗？

Answer 1

我认为这是在谈论这一行：

if (min - 3 <= df[[column]].idxmax() - 3 ) & (max + 3 >= df[[column]].idxmax() + 3):

将一个值与一个系列进行比较会产生一系列的dtype bool，也许你想要的是：

if min >= 0 and max < len(df):